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高拱坝坝基扬压力异常问题分析

科学技术创新 2024年第14期 103-106页

作者：张明毕生邓树森张峰孙康平新疆下坂地水利枢纽工程建设管理局新疆喀什水利部建设管理与质量安全中心北京北京中水科工程集团有限公司北京

渗流特性是反映水利工程运行性态的重要内容,某高拱坝在蓄水运行3年后,渗流特性表现出了一定的异常现象。本文基于该工程渗流渗压监测数据,通过环境量数据进行统计模型建模分析,定量分析和评价了水压、降雨、温度和时效等分量对坝基扬... 详细信息

渗流特性是反映水利工程运行性态的重要内容,某高拱坝在蓄水运行3年后,渗流特性表现出了一定的异常现象。本文基于该工程渗流渗压监测数据,通过环境量数据进行统计模型建模分析,定量分析和评价了水压、降雨、温度和时效等分量对坝基扬压力的影响,并以2019年为典型年,计算了效应量的各分量变幅占比,得出由于降雨影响,水通过微细裂隙入渗至坝基导致扬压力异常,同时本文的分析思路可为同类工程监测资料分析提供借鉴。

关键词：高拱坝安全监测渗流渗压坝基扬压力统计模型

洪屏抽蓄电站重力坝坝基扬压力超标分析及处理

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人民长江 2023年第S1期 113-117页

作者：张萍朱安龙中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司

洪屏抽水蓄能电站下水库大坝在蓄水和运行中两岸出现渗透压力强度系数偏大，甚至超过规范建议值的情况。该情况出现在两岸陡坡坝段，经分析认为大坝廊道的布置与基础面的相互关系对于扬压力的分布具有直接的影响，而陡坡坝段的施工质量... 详细信息

洪屏抽水蓄能电站下水库大坝在蓄水和运行中两岸出现渗透压力强度系数偏大，甚至超过规范建议值的情况。该情况出现在两岸陡坡坝段，经分析认为大坝廊道的布置与基础面的相互关系对于扬压力的分布具有直接的影响，而陡坡坝段的施工质量控制难度较大，也是出现扬压力超标的重要影响因素。为此，提出采用水平排水孔的方案进行处理，有效降低了坝基扬压力。对该大坝扬压力超限问题的分析与处理，对于陡坡坝段廊道布置设计和创新排水设计具有一定的参考和借鉴意义。

关键词：坝基扬压力渗透压力强度系数廊道排水孔碾压混凝土重力坝

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某水电站大坝坝基扬压力监测资料分析

电力设备管理 2022年第S2期 99-101页

作者：蒋雨婷赵新益方华超白治朋叶飞李卓建中国长江电力股份有限公司乌东德水力发电厂

在设计与施工阶段如何处理坝基是渗流控制的关键,直接影响着水电站的安全稳定运行,本文以某水电站坝基扬压力为研究对象,采用统计模型分析方法,结合工程水文地质条件,对坝基扬压力监测资料进行了分析,对该水电站坝基扬压力的变化规律以... 详细信息

在设计与施工阶段如何处理坝基是渗流控制的关键,直接影响着水电站的安全稳定运行,本文以某水电站坝基扬压力为研究对象,采用统计模型分析方法,结合工程水文地质条件,对坝基扬压力监测资料进行了分析,对该水电站坝基扬压力的变化规律以及影响因素进行了评价。

关键词：特高拱坝坝基扬压力渗流控制统计模型

神经网络模型在坝基扬压力影响因子量化分析中的应用

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水文地质工程地质 2005年第3期32卷 38-41页

作者：周剑宋汉周河海大学地质及岩土工程系南京210098

本文应用改进的BP网络模型定量分析坝基扬压力的影响因子,赋于网络不同的权值来表示网络的输入变量(水位、温度、时效等因子)对网络的输出变量(扬压力)的影响程度,从而确定各影响因子分量对扬压力的影响比例。采用Levenberg Marquardt... 详细信息

本文应用改进的BP网络模型定量分析坝基扬压力的影响因子,赋于网络不同的权值来表示网络的输入变量(水位、温度、时效等因子)对网络的输出变量(扬压力)的影响程度,从而确定各影响因子分量对扬压力的影响比例。采用Levenberg Marquardt算法训练网络,网络达到一定的次数后收敛。实例计算结果表明,该模型具有计算精度高、简便实用等特点。因而认为,把神经网络模型应用于探讨诸如环境量对于效应量影响程度的一类问题,具有好的前景。

关键词： BP网络模型坝基扬压力影响因子量化分析

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某大坝局部坝基扬压力异常成因分析

水力发电 2007年第10期33卷 101-104页

作者：娄一青包腾飞陈睿河海大学水利水电工程学院

通过对某水电站工程区渗流场的大量模拟分析研究,结合实际观测资料,建立了较为贴近实际的水文地质模型,反演了各分区材料的渗透参数。同时,在多工况、多渗控组合计算模拟的基础上,分析出该水电站大坝局部坝基扬压力异常的物理成因,对采... 详细信息

通过对某水电站工程区渗流场的大量模拟分析研究,结合实际观测资料,建立了较为贴近实际的水文地质模型,反演了各分区材料的渗透参数。同时,在多工况、多渗控组合计算模拟的基础上,分析出该水电站大坝局部坝基扬压力异常的物理成因,对采取工程措施进行处理具有一定的指导意义。

关键词：坝基扬压力有限元参数反演渗流

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某碾压混凝土重力坝坝基扬压力监测成果分析

人民长江 2015年第21期46卷 98-101页

作者：李新尚层新疆额尔齐斯河流域开发工程建设管理局新疆乌鲁木齐830000

为了解某碾压混凝土重力坝运行多年后出现坝基扬压力较高的原因并及时采取相应的措施,对该坝近几年坝基扬压力的安全监测资料进行了整理、分析和安全评价。借助渗压计和量水堰的监测数据,从扬压力系数、开合度、扬压力分布及变化等方面... 详细信息

为了解某碾压混凝土重力坝运行多年后出现坝基扬压力较高的原因并及时采取相应的措施,对该坝近几年坝基扬压力的安全监测资料进行了整理、分析和安全评价。借助渗压计和量水堰的监测数据,从扬压力系数、开合度、扬压力分布及变化等方面,分析了造成坝基扬压力较高的诸多原因,并提出通过新增排水孔的措施及时降低坝基扬压力。监测结果表明:采取相关措施后,总体上,该坝工作状态良好,坝基扬压力的升高未对大坝安全造成影响。

关键词：碾压混凝土重力坝安全监测坝基扬压力

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大坝基础扬压力模型研究及其应用

大坝基础扬压力模型研究及其应用

作者：张艳芳河海大学

学位级别：硕士

扬压力是混凝土重力坝的重要荷载之一,其大小及演变对大坝安全运行具有重要的影响。分析坝基扬压力监测资料,对于校核大坝稳定,监控坝基渗流性态,了解坝基帷幕和排水系统的工作效能,认识影响大坝变形、应力的一种荷载条件,都是很有意义... 详细信息

扬压力是混凝土重力坝的重要荷载之一,其大小及演变对大坝安全运行具有重要的影响。分析坝基扬压力监测资料,对于校核大坝稳定,监控坝基渗流性态,了解坝基帷幕和排水系统的工作效能,认识影响大坝变形、应力的一种荷载条件,都是很有意义的。本文分别依据逐步回归分析的基本原理和方法,建立了扬压力统计模型;依据灰色系统的基本原理和方法,建立了扬压力GM（1,1）模型及改进的GM（1,1）模型;依据神经网络分析的基本原理和方法,建立了扬压力BP及径向基函数神经网络模型;并分别应用于工程实例。实例数值计算结果表明:（1）应用扬压力统计模型可以定量分离各影响因素对坝基扬压力的影响程度。（2）由于影响坝基扬压力的因素较为复杂,所以把整个坝基扬压力系统视为一个灰色系统,可以避免难以确定的影响因素带来的困扰,应用GM（1,1）模型对扬压力进行了预测,但传统的GM（1,1）模型有时预测精度较低。本文从初值、背景值及残差修正方面进行了改进,应用改进的GM（1,1）模型对扬压力也进行了预测,计算结果表明其精度较高。（3）扬压力径向基函数神经网络模型的精度和运算速度都高于BP神经网络模型。通过分析比较所建的不同模型,得出统计模型可以较好地量化各影响因素对坝基扬压力的影响程度;灰色模型和神经网络模型较好地避免了统计模型建模时的前提假设和确定影响因子的经验推断;另外在预测方面,灰色模型比较适合用于短序列数据的建模与预测,而神经网络模型则可用于较长时期序列数据的建模与预测。

关键词：坝基扬压力统计模型灰色模型神经网络模型预测监测资料分析

基于一对一连接BP神经网络的混凝土坝坝基扬压力监控模型研究

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基于一对一连接BP神经网络的混凝土坝坝基扬压力监控模型研究

作者：刘冬临华中科技大学

学位级别：硕士

坝基扬压力是混凝土坝安全监测中的一项重要物理量,通过对它的监测分析,可以掌握坝基的渗流形态,了解防渗帷幕和排水系统的工作性能以及坝体的稳定情况。本文首先阐述两种常规坝基扬压力监控模型——逐步回归分析模型和BP神经网络模型... 详细信息

坝基扬压力是混凝土坝安全监测中的一项重要物理量,通过对它的监测分析,可以掌握坝基的渗流形态,了解防渗帷幕和排水系统的工作性能以及坝体的稳定情况。本文首先阐述两种常规坝基扬压力监控模型——逐步回归分析模型和BP神经网络模型。逐步回归分析模型原理简单,操作方便,且可进行因子分离,定量研究各因子对扬压力的影响;但无法对非线性系统进行模拟,预测精度很难保证。BP神经网络模型实现了输入到输出的高度非线性映射,预测精度一般较高;但无法展开各因子对扬压力影响的定量研究。同时,常规模型输入因子内容多样、数目多。在此基础上,本文提出一对一连接BP神经网络坝基扬压力监控模型。该模型是在BP神经网络的基础上,对网络结构和输入因子两个方面进行改变。(1)一对一连接BP神经网络坝基扬压力监控模型将BP神经网络输入层和隐藏层之间神经元的连接方式由全连接变为一对一连接,隐藏层和输出层之间仍保持全连接不变。网络结构改变后,模型输出为各因子影响效应线性累加之和的形式,这是模型能实现因子分离的根本原因。一对一连接BP神经网络模型不仅实现了输入因子与扬压力之间的非线性映射,还可进行因子分离,定量研究各因子对扬压力的影响。同时,网络结构的改变使隐藏层神经元个数等于输入因子个数,克服了BP神经网络隐藏层神经元个数难以确定的问题。(2)一对一连接BP神经网络坝基扬压力监控模型采用一种新的输入因子选择方法。考虑坝基扬压力测压孔管水位监测数据时间上的连续性,用测压孔管水位前一次监测值,前后两次管水位监测时对应的上游水位变化值、下游水位变化值、降雨变化值和气温变化值来预测后一次管水位。因子数目减少为5且内容固定,有效控制了输入因子的个数,避免了输入因子内容的多样化。本文利用丹江口大坝坝基扬压力监测资料,在R语言中建立逐步回归分析模型、BP神经网络模型和一对一连接BP神经网络模型。计算结果表明一对一连接BP神经网络模型因子分离结果可靠,预测精度最高;BP神经网络模型预测精度其次;逐步回归分析模型预测精度最低。然后对一对一连接BP神经网络模型进行分析,研究发现网络结构的改变对模型预测精度不会产生影响,输入因子的改变才是模型预测精度提高的原因。同时,网络结构和输入因子的改变均能减少模型中计算参数的个数,提高模型计算效率。因此使用一对一连接BP神经网络模型对混凝土坝坝基扬压力监测资料进行分析是有效可行的,可为大坝的安全运行提供科学依据。

关键词：坝基扬压力逐步回归分析 BP神经网络一对一连接BP神经网络

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坝基扬压力监测自动采集系统的研制

吉林水利 1994年第3期 8-9页

作者：王瑾冯林孟中东北勘测院科研所

一、前言水库大坝的坝体安全与否直接关系到国计民生,大坝观测是人们掌握坝体运行状况,保证大坝安全运行的一种重要手段。由于坝基扬压力是影响大坝稳定的主要载荷之一,因此,它成为重力坝、拱坝及土石坝监控的一项重要指标。鉴于上述... 详细信息

一、前言水库大坝的坝体安全与否直接关系到国计民生,大坝观测是人们掌握坝体运行状况,保证大坝安全运行的一种重要手段。由于坝基扬压力是影响大坝稳定的主要载荷之一,因此,它成为重力坝、拱坝及土石坝监控的一项重要指标。鉴于上述原因。

关键词：坝基扬压力监测自动采集系统